Melhorando Investigações Forenses com o Excalibur

No mundo de hoje, investigações forenses enfrentam um grande problema: lidar com uma quantidade enorme de evidência digital, especialmente imagens. Essas imagens podem conter informações importantes que são cruciais para resolver crimes. Por isso, ter um sistema que consiga encontrar e identificar imagens relevantes de forma eficiente é essencial. Este artigo fala sobre uma nova abordagem que combina diferentes tipos de dados, facilitando para os investigadores encontrarem imagens importantes rapidinho.

#O Desafio da Evidência Digital

Crimes de colarinho branco estão aumentando e podem ser muito caros. Por exemplo, em 2021, uma agência do governo holandês investigou mais de 900 casos, recuperando mais de 520 milhões de euros. Essa situação mostra a necessidade de métodos eficazes para investigar crimes financeiros.

Com o aumento rápido de dispositivos digitais, a quantidade de evidências cresceu muito. A maioria dos celulares e câmeras armazena incontáveis imagens, muitas das quais podem ter detalhes cruciais para as investigações. No entanto, os sistemas atuais muitas vezes apenas listam imagens sem ajudar os usuários a filtrar isso de forma eficiente. Esse método é lento, dificultando a análise rápida das evidências e o encaminhamento dos casos para a justiça a tempo.

Para resolver esses problemas, é preciso ter sistemas que não só recuperem imagens, mas também permitam que os investigadores expressem suas necessidades específicas durante a busca.

#O que é Recuperação Cross-Modal?

A recuperação cross-modal permite que os usuários usem diferentes tipos de consultas para procurar imagens. Por exemplo, é possível usar perguntas em linguagem natural ou até outras imagens como consultas. Essa flexibilidade é importante porque cada investigação é única, e os investigadores podem ter diferentes formas de descrever o que estão procurando.

No entanto, os sistemas existentes têm limitações quando se trata de entender completamente as consultas dos usuários. Às vezes, os usuários dão explicações vagas sobre o que buscam, dificultando a tarefa dos sistemas em encontrar as imagens corretas. Um método útil para melhorar o processo de busca é chamado de Aprendizado Interativo. Essa abordagem permite que os usuários deem feedback sobre as imagens que recebem, ajudando o sistema a aprender e se adaptar melhor às suas necessidades.

#Apresentando o Excalibur: Um Novo Sistema de Recuperação

Para melhorar a recuperação de imagens no campo forense, desenvolvemos um sistema chamado Excalibur. Esse sistema combina o conceito de recuperação cross-modal com aprendizado interativo, permitindo que os investigadores pesquisem em grandes coleções de imagens.

O Excalibur funciona pegando uma consulta inicial dos usuários, seja em texto ou uma imagem. Depois, busca uma lista de imagens que correspondem à consulta o mais próximo possível, com base em notas de similaridade. Assim que o usuário recebe os resultados iniciais, pode dar feedback marcando certas imagens como relevantes ou não. O sistema usa esse feedback para melhorar as buscas futuras, refinando a lista de imagens que apresenta.

#O Uso de Codificadores de Imagem

No núcleo do Excalibur está um Codificador de Imagem, uma ferramenta que ajuda a traduzir imagens em um formato que o computador pode entender. Para o Excalibur, usamos um modelo chamado CLIP, que pode analisar tanto imagens quanto texto, comparando-os e determinando quão semelhantes são.

A vantagem de usar o CLIP é que ele já foi treinado em uma quantidade enorme de dados de imagem e texto. Isso significa que ele pode lidar efetivamente com várias consultas sem precisar de treinamento extra específico para diferentes tipos de imagens. Consequentemente, o Excalibur consegue se adaptar rapidamente a novos casos.

#Processamento de Consultas e Estratégias

O Excalibur oferece duas maneiras principais para os usuários consultarem o banco de imagens: usando linguagem natural ou uma imagem real.

1. Consultas em Linguagem Natural: Os usuários podem digitar suas consultas usando uma linguagem do dia a dia. Essa opção é especialmente útil quando estão inseguros sobre como descrever o que estão procurando.

2. Consultas de Imagem: Os usuários podem fazer o upload de uma imagem que acreditam ser semelhante ao que querem encontrar. Essa opção costuma ser mais eficaz quando os usuários têm uma imagem específica em mente.

Ao permitir ambos os tipos de consultas, o Excalibur atende a várias preferências e necessidades entre os investigadores.

#Melhorando o Desempenho Através do Feedback

Após a busca inicial, o Excalibur permite que os usuários forneçam feedback sobre a relevância. Esse processo significa que os usuários podem indicar quais imagens foram úteis e quais não foram. O sistema usa esse feedback para ajustar seus resultados futuros com base nas preferências dos usuários.

O método se baseia em um classificador binário, uma ferramenta que classifica imagens com base no feedback do usuário. No Excalibur, esse classificador é projetado para encontrar padrões nas imagens que os usuários identificaram como relevantes.

Com interações repetidas, o sistema pode melhorar efetivamente seu desempenho, ajudando os investigadores a encontrar imagens relevantes mais rapidamente.

#Testando Nosso Sistema

Para avaliar quão bem o Excalibur funciona, realizamos vários testes utilizando simulações e feedback real de usuários. As simulações envolveram atores que mimetizavam investigadores reais, buscando em uma coleção de imagens com base em uma cena específica.

Reunimos um conjunto de dados de imagens representando várias cenas, de aeroportos a restaurantes. O objetivo era que os atores recuperassem imagens que correspondessem à sua consulta.

Durante esses testes, os atores marcaram as imagens como relevantes ou irrelevantes. Medindo quão bem o sistema melhorou ao longo do tempo com o feedback dos usuários, pudemos avaliar sua eficácia.

Além disso, fizemos um estudo com usuários envolvendo investigadores reais do campo. Eles foram convidados a usar o Excalibur em seus conjuntos de dados para ver quão bem atendia suas necessidades.

#Resultados dos Nossos Testes

Os resultados das simulações e dos estudos de usuários mostraram que o Excalibur melhorou significativamente o desempenho da recuperação ao longo do tempo. Por exemplo, a precisão das imagens recuperadas aumentou drasticamente após apenas algumas rodadas de interação com os usuários.

O Mecanismo de Feedback ajudou o sistema a se adaptar rapidamente às necessidades específicas dos investigadores.

Além disso, os participantes expressaram satisfação com a usabilidade do Excalibur. Eles acharam a ferramenta intuitiva e apreciaram a capacidade de buscar imagens usando tanto linguagem natural quanto outras imagens.

#Aplicações Práticas e Implementação

Estamos planejando disponibilizar o Excalibur para que os investigadores usem em situações da vida real. Uma versão demo permitirá que os usuários explorem as funcionalidades antes de uma implementação em maior escala.

Como a segurança e a privacidade são cruciais no trabalho forense, implementaremos o sistema localmente, ao invés de na nuvem. Essa abordagem ajudará a mitigar riscos associados a dados sensíveis.

À medida que o interesse pelo Excalibur cresce, esperamos fornecer treinamento para os investigadores ajudarem a usar o sistema de forma eficaz em seu trabalho.

#Conclusão

Os desafios impostos pelo aumento do volume de evidências digitais em investigações forenses exigem soluções inovadoras. O Excalibur apresenta uma abordagem promissora para aprimorar a recuperação de imagens por meio de aprendizado interativo e consultas cross-modal.

Ao permitir que os usuários forneçam feedback e usem tanto consultas em linguagem natural quanto baseadas em imagens, o Excalibur se destaca como uma ferramenta projetada para as necessidades únicas dos investigadores.

O sucesso observado tanto nas simulações quanto nos estudos de usuários destaca seu potencial para aplicações no mundo real, ajudando, em última instância, os investigadores em sua busca por justiça.